Създайте агент на LangChain | B4N1

Създайте агент на LangChain

3 months ago · b4n1 Tiempo de lectura: 5 min

Изграждане на самовъзстановяващи се софтуерни системи с многоагентни AI архитектури и инструменти за оркестрация

Въведение

В днешния забързан и непрекъснато променящ се софтуерен пейзаж изграждането на стабилни и адаптивни системи, които могат да оцелеят в производството, е основен приоритет за софтуерните инженери и екипите на DevOps. Традиционните подходи към разработката на софтуер често се фокусират върху изграждането на монолитни системи, които са предразположени към повреди и прекъсвания. Въпреки това, с навлизането на многоагентни AI архитектури и инструменти за оркестрация, сега е възможно да се създават самовъзстановяващи се софтуерни системи, които могат да се адаптират към променящите се условия и да се възстановяват от повреди.

В тази статия ще проучим концепцията за многоагентни AI архитектури и инструменти за оркестрация и как те могат да бъдат използвани за изграждане на самовъзстановяващи се софтуерни системи. Ще се задълбочим и в най-новите тенденции в AI, софтуерното инженерство и DevOps и ще разгледаме ролята на инструменти като LangChain и DSPy при създаването на стабилни и адаптивни софтуерни системи.

Какво представляват многоагентните AI архитектури?

Мултиагентните AI архитектури са тип AI система, която се състои от множество автономни агенти, които взаимодействат помежду си, за да постигнат обща цел. Всеки агент има свой собствен набор от способности, знания и цели и те работят заедно за постигане на цел от по-високо ниво. Мултиагентните архитектури на ИИ са особено полезни в сложни системи, където има множество заинтересовани страни, противоречиви цели и несигурни резултати.

В софтуерното инженерство многоагентните AI архитектури могат да се използват за изграждане на самовъзстановяващи се системи, които могат да откриват и реагират на повреди в реално време. Например, многоагентна AI система може да се състои от множество агенти, които наблюдават различни компоненти на системата, откриват повреди и задействат действия за възстановяване, за да възстановят системата до здравословно състояние.

Какво представляват инструментите за оркестрация?

Инструментите за оркестрация са софтуерни системи, които автоматизират внедряването, мащабирането и управлението на приложения и услуги. Те предоставят централизирана платформа за управление на множество компоненти, услуги и приложения и позволяват на разработчиците да дефинират сложни работни процеси и автоматизации.

Инструментите за оркестрация са от съществено значение за изграждането на самовъзстановяващи се софтуерни системи, тъй като позволяват на разработчиците да дефинират работни потоци за възстановяване и автоматизации, които могат да бъдат задействани в отговор на повреди. Например инструмент за оркестрация може да се използва за автоматизиране на внедряването на резервна система или за задействане на действие за възстановяване, когато системен компонент се повреди.

LangChain и DSPy: инструменти за оркестрация за многоагентни AI архитектури

LangChain и DSPy са два популярни инструмента за оркестрация, които са проектирани да работят с многоагентни AI архитектури. LangChain е библиотека на Python, която предоставя прост и интуитивен API за изграждане на многоагентни AI системи, докато DSPy е библиотека на Python, която предоставя API на високо ниво за дефиниране и изпълнение на работни потоци.

LangChain и DSPy позволяват на разработчиците да изграждат самовъзстановяващи се софтуерни системи, които могат да откриват и реагират на повреди в реално време. Те предоставят набор от функции, включително:

  • Управление на агенти: LangChain и DSPy предоставят API за създаване, управление и взаимодействие с агенти в мултиагентна AI система.
  • Дефиниране на работни потоци: LangChain и DSPy позволяват на разработчиците да дефинират сложни работни потоци и автоматизации, които могат да бъдат задействани в отговор на грешки.
  • Действия за възстановяване: LangChain и DSPy предоставят API за задействане на действия за възстановяване, като например внедряване на резервна система или задействане на действие за възстановяване, когато системен компонент се повреди.

Изграждане на система за самолечение с LangChain и DSPy

За да демонстрираме силата на LangChain и DSPy, нека изградим проста система за самовъзстановяване, която може да открива и реагира на грешки в уеб приложение. Ще използваме LangChain, за да създадем мултиагентна AI система, която следи производителността на приложението и задейства действие за възстановяване, когато бъде открита повреда.

Ето един прост кодов блок, който демонстрира как да изградите система за самолечение с LangChain и DSPy:

импортиране на langchain
от langchain import Agent, Chain


агент = Агент(
    name="самолечебен-агент",
    верига=Верига(
        name="верига-самолечение",
        стъпки=[
            {"name": "monitor", "func": monitor_performance},
            {"име": "възстановяване", "функция": възстановяване_система},
        ],
    ),
)

# Дефинирайте функция за наблюдение на производителността на приложението
def monitor_performance():
    # Симулирайте откриване на повреда
    ако random.random() < 0,5:
        return {"неуспех": True}
    иначе:
        връща {"неуспех": False}

# Дефиниране на функция за възстановяване на системата
def recover_system(failure):
    # Задействайте действие за възстановяване
    ако повреда["повреда"]:
        print("Задейства действие за възстановяване...")
        # Разположете резервна система или задействайте действие за възстановяване
        # ...

# Създайте DSPy работен поток
работен поток = DSPy.Workflow(
    name="self-healing-workflow",
    стъпки=[
        {"name": "monitor", "func": monitor_performance},
        {"име": "възстановяване", "функция": възстановяване_система},
    ],
)

# Изпълнение на работния процес
workflow.execute()

Този кодов блок демонстрира как да създадете агент LangChain, който следи производителността на приложението и задейства действие за възстановяване, когато бъде открита грешка. Работният поток на DSPy се използва за дефиниране на действието за възстановяване и изпълнението му в отговор на повреда.

Топ 5-10 най-използвани команди/фрагменти

Ето топ 5-10 най-използвани команди и фрагменти за LangChain и DSPy:

  1. langchain.Agent(): Създава нов агент LangChain.
  2. langchain.Chain(): Създава нова верига LangChain.
  3. dspypy.Workflow(): Създава нов DSPy работен поток.
  4. agent.execute(): Изпълнява агента LangChain.
  5. workflow.execute(): Изпълнява работния поток DSPy.
  6. agent.chain.steps.append({"name": "step", "func": func}): Добавя нова стъпка към веригата LangChain.
  7. workflow.steps.append({"name": "step", "func": func}): Добавя нова стъпка към работния процес на DSPy.
  8. agent.chain.steps.remove({"name": "step"}): Премахва стъпка от веригата LangChain.
  9. workflow.steps.remove({"name": "step"}): Премахва стъпка от работния поток на DSPy.
  10. agent.chain.steps.insert(0, {"name": "step", "func": func}): Вмъква нова стъпка в началото на веригата LangChain.

Визуализация

Ето визуализация на работния процес LangChain и DSPy с помощта на Chart.js:

{
  "тип": "лента",
  "данни": {
    "етикети": ["Монитор", "Възстановяване"],
    "набори от данни": [
      {
        "етикет": "LangChain",
        "данни": [10, 20],
        "backgroundColor": "rgba(255, 99, 132, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(255, 99, 132, 1)",
        "borderWidth": 1
      },
      {
        "етикет": "DSPy",
        "данни": [20, 30],
        "backgroundColor": "rgba(54, 162, 235, 0.2)",
        "borderColor": "rgba(54, 162, 235, 1)",
        "borderWidth": 1
      }
    ]
  },
  "опции": {
    "заглавие": {
      "дисплей": вярно,
      "text": "LangChain и DSPy работен процес"
    },
    "везни": {
      "yAxes": [
        {
          "кърлежи": {
            "beginAtZero": вярно
          }
        }
      ]
    }
  }
}

Тази визуализация показва работния процес на LangChain и DSPy, със стъпката „Монитор“ отляво и стъпката „Възстановяване“ отдясно. Работният процес на LangChain е представен с червена лента, докато работният процес на DSPy е представен със синя лента.

Заключение

Изграждането на самовъзстановяващи се софтуерни системи с многоагентни AI архитектури и инструменти за оркестрация е мощен подход за създаване на стабилни и адаптивни системи, които могат да оцелеят в производството. LangChain и DSPy са два популярни инструмента за оркестрация, които позволяват на разработчиците да изграждат самовъзстановяващи се системи, които могат да откриват и реагират на повреди в реално време.

В тази статия проучихме концепцията за многоагентни AI архитектури и инструменти за оркестрация и демонстрирахме как да изградим система за самолечение с LangChain и DSPy. Ние също така предоставихме набор от практически примери и кодови фрагменти, за да помогнем на разработчиците да започнат да изграждат свои собствени системи за самовъзстановяване.

Независимо дали сте софтуерен инженер, DevOps инженер или AI изследовател, изграждането на самовъзстановяващи се софтуерни системи с LangChain и DSPy е мощен подход за създаване на стабилни и адаптивни системи, които могат да оцелеят при производството.

¿Tienes preguntas?

Hablemos

Contáctame en LinkedIn